DOI: https://doi.org/10.38035/jmpis.v5i4 Received: 21 Mei 2024, Revised: 4 Juni 2024, Publish: 6 Juni  2024 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0

## Pengaruh BOR, Discharge Before Noon, ED Conversion to IPD Terhadap Length of Stay ED di Rumah Sakit X Surabaya
Niken Syitharini 1 , Martha Sasmita Ningrum 2 1 Program Magister Administrasi Rumah Sakit, Universitas Pelita Harapan, Indoenesia, niken.syitharini@gmail.com
2 Program Magister Administrasi Rumah Sakit, Universitas Pelita Harapan, Indoenesia, marthaningrum10@gmail.com
Corresponding Author: niken.syitharini@gmail.com
Abstract: The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  effect  of  BOR  (Bed  Occupancy Rate), discharge before noon, ED conversion to IPD on the achievement of ED (Emergency Department) LOS. The data  collection method  in this study was using secondary data  from the  Registration  and  EMR  Discharge  system.  The  sample  used  in  this  study  was  182  daily reports  from  October  2023  to  March  2024  from  a  total  of  12,738  patients.    The  research method  used  is  quantitative  using  multiple  linear  regression  approach  with  SPSS  software. The results showed that BOR and ED conversion to IPD had possitive effect on ED Length of Stay  at  X  Hospital  in  Surabaya,  while  Discharge  Before  Noon  had  no  significant  effect  on Length of Stay ED at X Hospital in Surabaya.
Keyword: LOS ED, BOR, ED Conversion, Discharge Before Noon, Length of Stay.
Abstrak: Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  BOR  ( Bed  Occupancy Rate), discharge before noon, ED conversion to IPD terhadap capaian LOS ED (Emergency Department) .  Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  data sekunder  dari  sistem  registrasi  dan  EMR  Discharge  RS.  Sample  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  182  laporan  harian  pada  bulan  Oktober  2023  sampai  Maret  2024  dari total  12.738  pasien.      Metode  penelitaan  yang  digunakan  adalah  kuantitatif  dengan menggunakan  pendekatan  regesi  linear  berganda  menggunakan  sofware  SPSS.    Hasil penelitian menunjukan bahwa BOR dan ED Conversion to IPD berpengaruh positif terhadap Length  of  Stay  ED  di  rumah  sakit  X  Surabaya,  sedangkan Discharge  Before  Noon tidak berpengaruh signifikan terhadap Length of Stay ED di Rumah Sakit X Surabaya.
Kata Kunci: LOS ED, BOR, ED Conversion, Discharge Before Noon, Length of Stay, Waktu Tunggu ED .

## PENDAHULUAN
Rumah  Sakit  adalah  fasilitas  kesehatan  yang  menyelenggarakan  pelayanan  kesehatan perorangan  secara  menyeluruh,  meliputi  pelayanan  rawat  jalan,  rawat  inap,  dan  unit  gawat
darurat.Unit Gawat Darurat (UGD) atau Emergency Department (ED) adalah unit pelayanan rumah  sakit  yang  memberikan  pelayanan  medis  segera  atau  lanjutan  kepada  pasien  yang mengalami  penyakit  parah  atau  cedera  yang  berpotensi  membahayakan  nyawanya.  Pasien- pasien ini dapat datang langsung ke rumah sakit atau dirujuk dari fasilitas kesehatan lain atau PSC 119 (hotline darurat). Informasi tersebut berdasarkan Permenkes Nomor 47 Tahun 2018. Mengingat Unit  Gawat  Darurat  (ED) merupakan pintu masuk utama pasien ke rumah sakit, maka  tidak  jarang  terjadi  kepadatan  di  ED.  Kemacetan  ED  mengacu  pada  skenario  dimana permintaan  layanan  darurat  melampaui  kapasitas  departemen  untuk  memberikan  perawatan berkualitas  tinggi  dalam  jangka  waktu  yang  wajar.  Dampak  dari  kepadatan  di  ED  akan menimbulkan beberapa permasalahan, salah satunya adalah Length of Stay (LOS) pasien di ED  yang  memanjang.  Perpanjangan  LOS  di  ED  akan  menimbulkan  masalah  bagi  pasien (peningkatan angka kematian dan morbiditas) dan juga staf.
Capaian  LOS  ED  di  RS  X  Surabaya  sejak  tahun  2021  hingga  2023  belum  pernah mencapai target 75%, capaian pada tahun 2021 adalah 59%, tahun 2022 sebesar 57%, tahun 2023  sebesar  65%,  dan  pada  kuartal  1  tahun  2024  turun  menjadi  59%.  Capaian  LOS  ED diukur dari jumlah pasien dengan LOS ED ≤ 2 jam dibandingkan dengan seluruh pasien ED. Penurunan ini menunjukkan lebih banyak pasien yang tinggal di ED lebih dari 2 jam. Faktor yang  berpengaruh  terhadap  LOS  ED  ada  beberapa  hal,  pertama    adalah discharge  before noon ( early discharge). Berdasarkan data yang sudah dikumpulkan, didapatkan bahwa LOS ED  Rumah  Sakit  X  pada  tahun  2021  sampai  dengan  2023  belum  mencapai  target  75%. Jumlah pasien ED di  RS X mengalami  peningkatan dari tahun 2022 sebesar 24.126  pasien dan  tahun  2023  menjadi  25.107  atau  sekitar  68  pasien  per  hari  dengan  kapasitas  13  tempat tidur. Jumlah admisi pasien ED ke rawat inap juga meningkat pada tahun 2022 sebesar 13% menjadi 18% pada tahun 2023. Faktor lain yang dapat mempengaruhi LOS ED adalah waktu keluar rawat inap. Kepulangan pasien sebelum pukul 12 siang ( Discharge Before Noon) akan meningkatkan jumlah tempat tidur kosong di unit rawat inap dan pasien di ED dapat segera dipindahkan. Proses pemulangan memiliki korelasi dengan lamanya evaluasi dokter terhadap pasien  dalam  setiap  kasus  rawat  inap.  Pemulangan  pasien  di  sore  hari  menyebabkan kerumunan saat penerimaan, akibatnya pasien tidak akan dipindahkan ke unit rawat inap dari pukul 15.00 hingga 20.00.
BOR  ( Bed  Occupancy  Rate) di  rawat  inap  sejak  tahun  2021-  2023  terus  meningkat hingga  70%.  Hasil  penelitian  Morley  et  al,  2018  menunjukan  bahwa  ada  hubungan  antara lamanya  pasien  di  ED  dengan  BOR,  kontributor  utama  waktu  tunggu  di  ED  yang  lama dikarenakan ketidakmampuan untuk mentransfer pasien ke tempat tidur rawat inap. Asaro et al,  2007  juga  menemukan  peningkatan  tingkat  hunian  tempat  tidur  dikaitkan  dengan  waktu tunggu  ED  yang  lebih  lama.    Penelitian  lain  menyebutkan  waktu  keluar  rawat  inap mempengaruih  LOS  di  ED,  tingkat  hunian  tempat  tidur  rawat  inap  yang  lebih  tinggi berkorelasi  dengan  waktu  tunggu  ED  yang  lebih  lama.  Tingkat  hunian  tempat  tidur  rawat inap yang lebih tinggi berkorelasi dengan waktu tunggu ED yang lebih lama.
ED Conversion to  IPD    adalah  jumlah  pasien  rawat  ED  yang  dirujuk  ke  rawat  inap, Jumlah pasien yang rawat inap di ED RS X mengalami kenaikan, tahun 2022 jumlah pasien rawat inap dari ED 280 per bulan atau sekitar 23 per hari dan mengalami kenaikan pada tahun 2023 397 per bulan atau 33 pasien per hari.  Proporsi pasien dari ED yang masuk ke rawat inap  (ED conversion )  adalah  faktor  penting  yang  menentukan  waktu  tunggu  pasien  di  ED. Hal ini didukung dengan penelitian lain dari Keogh, et al 2020 bahwa pasien keluar dari ED yang  rujuk  ke  rawat  inap  membutuhkan  waktu  lebih  lama  di  ED  dibandingkan  yang  keluar ED tanpa rawat inap.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  didapatkan  rumusan  masalah  yaitu  apakah  BOR, discharge before n oon dan ED conversion to IPD berpengaruh terhadap length of stay ED di rumah sakit X Surabaya. Penelitian ini menambahkan faktor lain yang berpengaruh terhadap LOS  ED  yaitu discharge  before  noon. Sesuai  dengan  penelitian  Powwel,  2019  pemulangan
awal sebelum tengah hari telah terbukti meningkatkan aliran ED dengan mengurangi jumlah tahanan di  ED sebelum  ED menjadi overcowded . Pemulangan pasien rawat  inap lebih awal disering  dianggap  sebagai  solusi  untuk  mengurangi  kepadatan  di  unit  gawat  darurat  dan persaingan tempat tidur, serta menjaga tingkat okupansi rumah sakit di bawah level okupansi kritis.  Persiapan  kepulangan  pasien  di  mulai  sejak  pasien  masuk  Rumah  Sakit.  Pemulangan pasien dipengaruhi oleh beberapa proses utama seperti penilaian, tinjauan obat, perencanaan transisi perawatan, penyelesaian checklist, dan dokumentasi/komunikasi pemulangan. Rumah sakit  biasanya  menerapkan  target  kepulangan  pasien  di  pagi  hari  (misalnya,  pukul  12.00). Bila mencapai target ini maka membantu rumah sakit mengurangi blok akses, meningkatkan aliran  di  unit  gawat  darurat,  dan  menjaga  okupansi  di  bawah  level  kritis.  Perencanaan pemulangan  yang  buruk,  komunikasi  yang  buruk,  dan  alasan  non-medis  lainnya  telah dikreditkan sebagai penyebab pemulangan yang tertunda.
Length  of  stay  (LOS) adalah  indikator  penting  dari  kinerja  ED  dan  memiliki  korelasi yang  kuat  dengan  kepadatan  di  ED.  LOS  ED  di  hitung  dari  total  waktu  yang  dihabiskan seorang  pasien  di  ED,  dimulai  dari  kedatangan  pertama  pasien  yang  didokumentasikan  dan berakhir  dengan  disharge  pasien  pasien.  Jenis  discharge  pasien  dari  ED  dikategorikan menjadi 3 jenis, yaitu pasien rawat jalan, pasien yang dipindahkan ke ruang rawat inap rumah sakit,  dan  pasien  yang  dipindahkan  ke  unit  perawatan  intensif.  Di  antara  ketiga  jenis discharge pasien dari ED dan faktor korelasinya untuk masing-masing tidak sama. Terdapat perbedaan dalam kecepatan antara pasien yang dipindahkan pada jam tertentu.
Pengaruh BOR rawat inap dengan LOS < 2 jam ED. Bed Occupied Rate (BOR) adalah ukuran  persentase  tempat  tidur  yang  digunakan  selama  periode  waktu  tertentu.  Rendahnya BOR    menunjukkan terbatasnya  pemanfaatan  fasilitas  kesehatan  dan  pelayanan  rumah  sakit oleh masyarakat. Sebaliknya, jika BOR di atas 85% menunjukkan perlunya perluasan rumah sakit atau peningkatan jumlah tempat tidur pasien. Patokan optimal tingkat keterisian tempat tidur (BOR) suatu rumah sakit adalah antara 60% hingga 85%.  Barber Johnson menyatakan bahwa nilai BOR optimal berada pada kisaran 75% hingga 85%. Hasil penelitian Morley et al,  2018  menunjukan  bahwa  ada  hubungan  antara  lamanya  pasien  di  ED  dengan  BOR, kontributor  utama  waktu  tunggu  di  ED  yang  lama  dikarenakan  ketidakmampuan  untuk mentransfer  pasien  ke  tempat  tidur  rawat  inap.  Asaro  et  al  juga  menemukan  peningkatan tingkat hunian tempat tidur  dikaitkan dengan waktu tunggu ED yang lebih lama.  Penelitian yang  dilakukan  Puwacaraka,  2019.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  waktu masuk, waktu keluar, dan jenis pemulangan pasien dengan lama tinggal di Zona Kuning ED. Hasil penelitian menyebutkan waktu keluar rawat inap mempengaruih LOS di ED.Penelitian yang  dilakukan  oleh  Paling,  2020  bertujuan  untuk  menganalis  faktor  faktor  yang berhubungan  dengan  waktu  tunggu  ED  di  Inggris  menunjukan  tingkat  hunian  tempat  tidur rawat inap yang lebih tinggi berkorelasi dengan waktu tunggu ED yang lebih lama. H1 : BOR Rawat Inap berpengaruh positif terhadap LOS ED
Pengaruh Discharge  Before  Noon dengan  LOS  ED.  Penelitian  McKenna,  et  al  2019. Tujuan  penelian  ini  membahas  penyebab  kemacetan  di  ED,  memberikan  tinjauan  singkat tentang  konsekuensi  drastisnya,  dan  membahas  kemungkinan  solusi  yang  telah  berhasil diimplementasikan.  Hasilnya  Fokus  pada  pemulangan  awal  sebelum  tengah  hari  telah terbukti meningkatkan aliran di ED dengan mengurangi jumlah pasien yang menunggu di ED sebelum ED menjadi overcrowded. Penelitian yang dilakukan oleh Paling, S et al tahun 2020 di Inggris, bertujuan untuk menganalis faktor faktor yang berhubungan dengan waktu tunggu ED  di  Inggris  menunjukan  kepulangan  pasien  di  rawat  inap  dapat  menurunkan  lama  waktu tunggu  di  ED.  Penelitian    Powel,  et  al  tahun  2012,  tujuan  penelitian  adalah  menganaslisis efektifitas  model  pemulangan  pasien.  Hasil  penelitian  menunjukan  pemulangan  sebelum tengah  hari  kemungkinan  akan  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  kebijakan  lain  karena memberikan  lebih  banyak  tempat  tidur  rawat  inap  lebih  awal  dalam  sehari.  Hal  ini  lebih
sesuai dengan waktu dan variasi penerimaan ED dan pada akhirnya dapat mengurangi waktu tunggu pasien di ED yang disebabkan oleh kurangnya ketersediaan tempat tidur rawat inap. H2 : Discharge Before Noon berpengaruh negatif dengan LOS ED ED Conversion to IPD dengan LOS ED. Penelitian yang dilakukan oleh Paling, tahun 2016 – 2017 di Inggris, bertujuan untuk menganalis faktor faktor yang berhubungan dengan waktu  tunggu  ED  di  Inggris.  Penelitian  sebelumnya  menyoroti  pentingnya  okupansi  tempat tidur  dan  proporsi  pasien  yang  datang  ke  ED  yang  kemudian  dirawat  di  rumah  sakit  (rasio konversi penerimaan) dalam menunggu perawatan darurat di Inggris. Penelitian Keogh et al 2018, tujuan penelitian Untuk mengukur efek aliran pasien intra-rumah sakit terhadap target kinerja unit gawat darurat (ED) dan menunjukkan apakah harapan yang ditetapkan oleh NHS Inggris dalam lima tahun ke depan realistis dalam mengembalikan layanan gawat darurat ke tingkat  kinerja  sebelumnya.  Variabel  aliran  pasien  intrahospital  yang  paling  berhubungan dengan kinerja target 4 jam di ED di Inggris ditemukan bervariasi selama periode 2012-2016. Variabel utama yang menarik perhatian dalam menjelaskan kinerja pada tahun 2012 ternyata adalah  proporsi  tempat  tidur  malam  kosong  dan  rasio  konversi  ED.  Variabel-varibel  ini terlihat memiliki kepentingan yang berkurang seiring waktu.
H3 : ED Conversion to IPD berpengaruh positif terhadap LOS ED Berdasarkan  uraian  hipotesis  di  atas,  maka  peneliti  membuat  kerangka  konseptual penelitian seperti pada gambar berikut :
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  BOR  ( Bed  Occupancy  Rate ), discharge  before  noon ,  ED conversion to  IPD  terhadap  capaian  LOS  ED (Emergency Department).

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  penelitian  kuantitatif.  Menurut  Sugiyono (2018:15)  metode  kuantitatif  adalah  metode  yang  berdasar  filsafat  positivisme,  digunakan untuk  meneliti  populasi  atau  sampel  tertentu,  analisis  data  bersifat  kuantitatif  atau  statistik bertujuan  menggambarkan  dan  menguji  hipotesis  yang  dibuat  peneliti.Teori  obyektif  yaitu pengaruh  tingkat  keterisian  tempat  tidur,  lama  rawat  inap,  waktu  pulang  pasien  rawat  inap, dan  jumlah  rawat  inap  di  UGD  digunakan  untuk  menilai  sifat  kuantitatif  hubungan  antar variabel.  Fokusnya  adalah  untuk  mengetahui  dampak  faktor-faktor  tersebut  terhadap  lama rawat  inap  di  unit  gawat  darurat  RS  X  Surabaya.  Dalam  hal  ini  penelitian  bertujuan  untuk mengetahui pengaruh Bed Occupied Rate Rawat Inap, Konversi IGD terhadap IPD rate, dan Discharge Time Pasien Rawat Inap terhadap Lama Rawat Inap di Instalasi Gawat Darurat RS X Surabaya.
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  sensus.  Sensus  adalah  proses pengumpulan  data  komprehensif  di  mana  seluruh  komponen  demografi  dievaluasi  secara individual. Data pada penelitian ini adalah capaian harian LOS ED sesuai target ≤ 2 jam, ED Conversion  to  IPD  rate  yang  diambil  dari  laporan  sistem  Hope,  waktu  kepulangan  pasien rawat  inap  yang  diambil  dari  laporan  EMR  Discharge  pada  bulan  Oktober  2023  –  Maret
2024.  Jumlah  pasien  ED  pada  periode  tersebut  sebanyak  12.738,  kemudian  dihitung  data harian proporsi pasien yang menunggu lebih lama dari 2 jam di ED sampai discharge sebagai variabel  terikat  (Y).  Variable  bebas  (X)  pada  penelitian  ini  yaitu bed  occupancy rate  rawat inap (X1), proporsi kepulangan pasien sebelum jam 12 ( discharge before noon) sebagai X2,

## ED conversion to IPD sebagai X3.
Analisis  statistik  menggunakan  metodologi  yang  disebut  analisis  regresi  linier multivariat.  Pendekatan  analisis  regresi  linier  multivariat  digunakan  untuk  mengetahui  arah hubungan  antara  variabel  terikat  dengan  variabel  bebas,  baik  positif  maupun  negatif. Perangkat lunak SPSS digunakan untuk pengolahan data penelitian.
Pengujian  asumsi  klasik  digunakan  untuk  memvalidasi  persamaan  regresi  yang dihasilkan dengan menguji beberapa asumsi, antara lain:
1. Uji normalitas
Uji normalitas berfungsi untuk memastikan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal  ika  nilai  D  >  Dtabel  dan  P-value  <  0.05  bahwa  data  tidak  berdistribusi  normal atinya  tidak  terpenuhi,  sementara  itu  jika  D  <  Dtabel  dan  P-value  >  0.05  bahwa  data berdistribusi  normal  artinya  data  terpenuhi.  Sehingga  yang  dibutuhkan  untuk  memenuhi uji asumsi data adalah D < Dtabel dan P -value > 0.05
2. Uji heteroskedasitas
Uji  asumsi  ini  merupakan  asumsi  regresi  dimana  varian  dari  residual  tidak  sama untuk  satu  pengamatan  yang  lain.  Dalam  uji  heterokedastisitas  ini  menggunakan  metode Weighted  Least  Square  yang  dilakukan  dengan  program  software  SPSS  dimana mengasilkan tabel koefisien. Jika jika signifikansi > 0.05 dan nilai t-hitung kurang dari (<) t-tabel  maka  varian  residual  bersifat  homoskedastisitas.  Untuk  menentukan  uji  hipotesis dapat menggunakan perbandingan nilai t-hitung dengan t-tabel.
3. Uji multikoninearitas
Uji  asumsi  ini  menerangkan  bahwa  variabel  independen  diharuskan  terlepas  dari indikasi  multikolinieritas.  Model  regresi  yang  bagus  sepatutnya  tidak  kedapatan  korelasi diantara  variabel  bebas.  Dalam  uji  multikolinieritas  ini  memakai  metode  Pair-Wise Corellation  yang  dilakukan  dengan  program  software  SPSS  dimana  menghasilkan  tabel coefficient correlations. Jika nilai coefficient correlations < 0.90 maka tidak terjadi gejala multikolinieritas.
4. Uji autokorelasi
Uji  ini  bermaksud  untuk  mendapati  residual  bersifat  bebas  satu  dengan  yang  lain. Dalam uji aurokorelasi ini memakai metode Durbin Watson untuk memeriksa keberadaan ketergantungan  linier  antara  pengamatan-pengamatan  dalam  suatu  urutan  waktu  atau dalam suatu data yang terkait secara kronologis. Autokorelasi terjadi jika terdapat korelasi antara  nilai-nilai  pengamatan  pada  waktu  yang  berbeda  dalam  urutan  waktu  atau  antara pengamatan-pengamatan terkait dalam suatu data:
a. Jika  nilai  d  (Durbin  Watson)  lebih  kecil  dari  dL  atau  lebih  besar  dari  (4-dL)  yang berarti terdapat auto kolerasi.
b. Jika nilai d (Durbin Watson) terletak antara dU dan (4-dU) yang berarti tidak terdapat auto kolerasi.
c. Jika nilai  d (Durbin  Watson) terletak antara dL dan dU  atau diantara (4-dU) dan (4- dL) maka tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti”..

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stastistik Deskriptif
Uji  Statistik  deskriptif  digunakan  untuk  mengevaluasi  data  dengan  menguraikan informasi  yang  telah  dikumpulkan,  tanpa  berusaha  merumuskan  kesimpulan  yang  luas  atau universal  (Sugiyono,  2018:147).  Statistik  deskriptif  memberikan  ringkasan  data  dengan menghitung nilai mean, standar deviasi, maksimum, dan terendah.

## Tabel 1. Output SPSS uji statistik deskriptif
Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation BOR IPD 182 .31 .87 .6181 .11664 Discharge Before Noon 182 .11 .84 .5708 .12122 ED Conversion to IPD 182 .10 .48 .2228 .06836 LOS ED 182 .19 .69 .3770 .09863 Valid N (listwise) 182
Hasil uji deskriptif dengan sampel 182 penelitian menunjukkan bahwa nilai minimum (terendah)  BOR  IPD  adalah  sebesar  0.31  (31%).  Nilai  maksimum  (tertinggi)  sebesar  0.87 (87%). Hal tersebut menunjukkan bahwa nilai BOR IPD berkisaran diantara 0.31 sampai 0.87 dengan nilai rata-rata (mean) 0.62 dan nilai standar devisi sebesar 0.12. Jika dilihat dari nilai standar  deviasi  lebih  kecil  atau  kurang  dari  nilai  rata-rata  (mean)  yang  berarti  bahwa  BOR IPD memiliki data sebaran yang merata.
Hasil uji deskriptif dengan sampel 182 penelitian menunjukkan bahwa nilai minimum (terendah) Discharge  Before  Noon adalah  sebesar  0.11  (11%).  Nilai  maksimum  (tertinggi) sebesar  0.84  (84%).  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  Discharge  Before  Noon berkisaran  diantara  0.11  sampai  0.84  dengan  nilai  rata-rata  (mean)  0.57  dan  nilai  standar deviasi  sebesar  0.12.  Jika  dilihat  dari  nilai  standar  devisi  lebih  kecil  atau  kurang  dari  nilai rata-rata  (mean)  yang  berarti  bahwa  discharge  before  noon  memiliki  data  sebaran  yang merata.
Hasil uji deskriptif dengan sampel 182 penelitian menunjukkan bahwa nilai minimum (terendah)  ED Conversion to  IPD  adalah  sebesar  0.10  (10%).  Nilai  maksimum  (tertinggi) sebesar  0.48  (48%).  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  ED Conversion berkisaran diantara 0.10 sampai 0.48 dengan nilai rata-rata (mean) 0.22 dan nilai standar devisi sebesar 0.07.  Jika  dilihat  dari  nilai  standar  devisi  lebih  kecil  atau  kurang  dari  nilai  rata-rata  (mean) yang berarti bahwa ED Conversion to IPD memiliki data sebaran yang merata.
Hasil uji deskriptif dengan sampel 182 penelitian menunjukkan bahwa nilai minimum (terendah)  LOS  ED  adalah  sebesar  0.19  (19%).  Nilai  maksimum  (tertinggi)  sebesar  0.69 (LOS ED). Hal tersebut menunjukkan bahwa nilai LOS ED berkisaran diantara 0.19 sampai 0.69 dengan nilai rata-rata (mean) 0.38 dan nilai standar devisi sebesar 0.11. Jika dilihat dari nilai standar devisi lebih kecil atau kurang dari nilai rata-rata (mean) yang berarti bahwa LOS ED memiliki data sebaran yang merata.”

## Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  data  menggunakan  Shapiro-Wilk  dalam  program  SPSS. Menurut  Ghozali  (2016)  dasar  pengambilan  keputusan  bisa  dilakukan  berdasarkan probabilitas (asymtotic significance), yaitu:
a. Jika probabilitas > 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah normal.
b. Jika probabilitas < 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah tidak normal.
Tabel 2. Output SPSS Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 183 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation .21741441 Most Extreme Differences Absolute .068 Positive .045
Negative -.068 Test Statistic .068 Asymp. Sig. (2-tailed) .041c
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.
Berdasarkan  tabel  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  Asymp.  Sig.  (2-tailed) bernilai  0,041 lebih kecil  dari 0,05 menunjukkan bahwa data tidak mengikuti distribusi normal. Pendekatan outlier dilakukan dengan menghilangkan titik data pada sampel ke- 57 yang memiliki nilai residu melebihi tingkat toleransi.
Gambar 1. Output Outlier
Dari  tabel  tersebut  diketahui  bahwa  nilai  Asymp.  Sig.  (2-tailed)  bernilai  0.200 lebih besar dari 0.05 membuktikan bahwa data berdistribusi normal.
2. Uji Heteroskedasitas
Tabel 3. Output SPSS Uji Heteroskedastisitas Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .155 .060 2.578 .011 BOR IPD -.047 .052 -.070 -.907 .366 Discharge before noon .022 .041 .040 .537 .592 ED  Conversion  to IPD .005 .034 .011 .138 .891
a. Dependent Variable: LOS ED
Berdasarkan keluaran SPSS yang diberikan, nilai signifikansi (Sig.) untuk seluruh variabel adalah 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat indikasi heteroskedastisitas  pada  model  regresi.  Heteroskedastisitas  tidak  ada  dalam  gambar grafik ketika tidak ada pola yang terlihat dan titik-titik data tersebar merata baik di atas maupun  di  bawah  nilai  0  pada  sumbu  Y.  Di  bawah  ini  adalah  representasi  grafis  dari hasil yang diperoleh dari output SPSS pada penelitian ini

## Gambar 2. Output SPSS Uji Heteroskedastisitas
Dari hasil output scatterplot yang diberikan, terlihat bahwa titik-titik data tersebar luas dan tidak memiliki pola yang jelas. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah heteroskedastisitas.

## 3. Uji Multikolinearitas
Tabel 4. Output SPSS Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error  Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -.161 .089 -1.806  .073 BOR IPD .432 .080 .326 5.410 .000 .965 1.036 Discharge Before Noon .020 .064 .018 .307 .759 .974 1.027 ED  Conversion to IPD .402 .054 .457 7.480 .000 .940 1.063

## a. Dependent Variable: LOS ED
Dari output diatas nilai VIF untuk semua variabel kurang 10.00 dan nilai tolerance mendekati 1 maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas dalam model regresi.

## 4. Uji Autokolerasi

## Tabel 5. Output SPSS Uji Autokorelasi
Model Summaryb Model R R Square
Adjusted
R Square Std.  Error  of  the Estimate Durbin-Watson 1 .612a .374 .364 .20947 2.090
a. Predictors: (Constant), ED Conversion, Pulang < 12, BOR IPD b. Dependent Variable: Capaian LOS ≤ 2 jam
Berdasarkan hasil SPSS yang diberikan terlihat nilai Durbin-Watson sebesar 2,090 berada di antara nilai kritis DU (1,791) dan 4-DU (2,209). Oleh karena itu, berdasarkan kriteria keputusan uji Durbin-Watson dapat ditentukan tidak terjadi autokorelasi.

## Uji Regresi Uji Regresi Linear Berganda
Tabel 6. Output SPSS Regresi Linear Berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error  Beta Tolerance  VIF 1 (Constant) -.161 .089 -1.806 .073 BOR IPD .432 .080 .326 5.410 .000 .965 1.036 Discharge  Before Noon .020 .064 .018 .307 .759 .974 1.027 ED  Conversion  to IPD .402 .054 .457 7.480 .000 .940 1.063
a. Dependent Variable: LOS ED
Untuk  menentukan  persamaan  regresi  berganda  dilakukan  analisis  koefisien  regresi sebagai berikut:
Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 Y = -0.161 + 0.432 X1 + 0.020 X2 + 0.402 X3
Dimana: X1 = BOR IPD X2 = Discharge Before Noon X3 = ED Conversion Y = LOS ED Dari persamaan regresi diatas dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
1. a  =  -0.161  menunjukan  bahwa  jika  nilai  X1,  X2  dan  X3  tetap  (tidak  mengalami perubahan) maka nilai konstanta Y sebesar -0.161.
2. b1  =  0.432  menyatakan  jika  X1  bertambah,  maka  Y  akan  mengalami  peningkatan sebesar 0.432 dengan asumsi tidak ada penambahan konstanta nilai X2 dan X3.
3. b2  =  0.020  menyatakan  jika  X2  bertambah,  maka  Y  akan  mengalami  peningkatan sebesar 0.020 dengan asumsi tidak ada penambahan konstanta nilai X1 dan X3.
4. b3  =  0.402  menyatakan  jika  X3  bertambah,  maka  Y  akan  mengalami  peningkatan sebesar 0.402 dengan asumsi tidak ada penambahan konstanta nilai X1 dan X2.

## Uji Hipotesis
1. Uji T Partial
Uji  t  parsial  merupakan  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk  mengetahui  apakah suatu variabel independen tertentu mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen dalam model regresi linier multivariat,  setelah mengontrol variabel independen lainnya. Uji t parsial memungkinkan kita menilai dampak unik suatu variabel independen terhadap  variabel  dependen,  sekaligus  memperhitungkan  pengaruh  variabel  independen lainnya.

## Tabel 7. Output SPSS Uji T Partial
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error  Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -.161 .089 -1.806  .073 BOR IPD .432 .080 .326 5.410 .000 .965 1.036 Discharge before noon .020 .064 .018 .307 .759 .974 1.027 ED Conversion .402 .054 .457 7.480 .000 .940 1.063
a. Dependent Variable: LOS ED
Diperoleh  nilai  BOR  IPD  (X1)  thitung  sebesar  5.410.  Selanjutnya  menentukan tTabel. Tabel distribusi t dicari pada α/2 = 0,05 = 0.025 dengan derajat bebas N-k-1 yaitu 182 – 3 – 1 = 179, maka diperoleh tTabel 1.973. Karena thitung lebih besar daripada ttabel
yaitu  5.410  >  1.973  dan  nilai  signifikansi  (Sig.)  <  0.05,  maka  dapat  diartikan  bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara BOR IPD terhadap LOS ED (H1 diterima)
Diperoleh  nilai  variabel Discharge  Before  Noon (X2)  thitung  sebesar  0.307. Selanjutnya menentukan tTabel. Tabel distribusi t dicari pada α/2 = 0,05 = 0.025 dengan derajat bebas N-k-1 yaitu 182– 3 – 1 = 179, maka diperoleh tTabel 1.973. Karena thitung lebih kecil daripada ttabel  yaitu 0.307 < 1.973 dan nilai  signifikansi  (Sig.) 0.759 > 0.05, maka  dapat  diartikan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara Discharge Before  Noon terhadap  LOS  ED  (H2  ditolak).  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  oleh Kirubarajan et al, 2021 bahwa jumlah pemulangan pasien pagi hari tidak secara signifikan berhubungan  dengan  LOS  ED.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  meningkatkan  jumlah pemulangan  pagi  saja  tidak  dapat  menurunkan  Length  of  Stay  di  ED  secara  substansial, tetapi penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menentukan efektivitas intervensi spesifik.
Diperoleh  nilai  variabel  ED  Conversion  to  IPD  (X3)  thitung  sebesar  7.480. Selanjutnya menentukan tTabel. Tabel distribusi t dicari pada α/2 = 0,05 = 0.025 dengan derajat bebas N-k-1 yaitu 182 – 3 – 1 = 179, maka diperoleh tTabel 1.973. Karena thitung lebih besar daripada ttabel  yaitu 7.480  > 1.973 dan nilai  signifikansi  (Sig.) < 0.05, maka dapat  diartikan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  ED Conversion to  IPD terhadap LOS ED (H3 diterima)
2. Uji F Simultan
Uji  F  simultan  merupakan  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk  menguji  secara kolektif  apakah  sekumpulan  variabel  independen  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap  variabel  dependen  dalam  model  regresi  linier  berganda.  Tujuan  pengujian  ini adalah untuk menguji hipotesis nol yang menyatakan bahwa seluruh variabel independen mempunyai koefisien regresi secara simultan sebesar nol.
Tabel 8. Output SPSS Uji F Simultan ANOVAa Model Sum of Squares  df Mean Square  F Sig. 1 Regression 4.675 3 1.558 35.512 .000b Residual 7.810 178 .044 Total 12.485 181 a. Dependent Variable: LOS ED
b. Predictors: (Constant), ED Conversion to IPD,  Discharge Before Noon, BOR IPD
Berdasarkan  tabel  output  spss  diperoleh  F  hitung  sebesar  35.512  dan  selanjutnya menentukan Ftabel. Tabel distribusi F dicari pada α = 0,05 dengan derajat bebas N-k yaitu 182  -  3  =,  maka  diperoleh  Ftabel  2.66  (dapat  dilihat  di  distribus  ftabel).  Maka  dapat disimpulkan  jika  Fhitung  lebih  besar  daripada  Ftabel  yaitu  35.512  >  2.66  dan  nilai signifikan 0.000 < 0.05, sehingga dapat diartikan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara BOR IPD, Pulang < 12 dan ED Conversion terhadap Capaian LOS < 2 Jam

## Uji Kolerasi
1. Uji Koefisien Kolerasi
Selanjutnya  dilakukan  analisis  inferensial  dengan  menguji  korelasi  antar  variabel dengan  cara  pengujian.  Peneliti  memanfaatkan  korelasi  product  moment  SPSS  versi  26 untuk mengetahui derajat hubungan antar variable
Tabel 9. Output Uji Koefisien Korelasi Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std.  Error  of  the Estimate Durbin-Watson 1 .612a .374 .364 .20947 2.090 a. Predictors: (Constant), ED Conversion to IPD,  Discharge Before Noon, BOR IPD

## b. Dependent Variable: LOS ED
Tabel diatas menunjukkan koefisien korelasi (R) sebesar 0,612 antara variabel BOR IPD (X1), Pemulangan Sebelum Siang (X2), Konversi ED (X3), dan LOS ED (Y). Hal ini dapat  diartikan  sebagai  indikasi  adanya  korelasi  positif  antara  kedua  variabel,  yang ditandai dengan tingkat hubungan yang kuat.
2. Uji Koefisien Determinasi
Analisis ini digunakan untuk mengetahui sejauh mana pengaruh variabel independen terhadap variabel terkait, yang sering dinyatakan dalam persentase. Koefisien determinasi dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
Kd = x 100%
Dimana:
Kd = Koefisien Determinasi r = Koefisien Korelasi
Tabel 10. Output SPSS Koefisien Determinasi Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std.  Error  of  the Estimate Durbin-Watson 1 .612a .374 .364 .20947 2.090
a. Predictors: (Constant), ED Conversion, Pulang < 12, BOR IPD b. Dependent Variable: Capaian LOS ≤ 2 jam
Tabel  keluaran  SPSS  diatas  menunjukkan  Rangkuman  Uji  Koefisien  determinasi. Koefisien  determinasi  (R  square)  sebesar  0,374  yang  juga  dapat  dinyatakan  sebesar 37,4%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  (X1,  X2,  dan  X3)  mempunyai pengaruh  sebesar  37,4%  terhadap  variabel  dependen  (Y),  sedangkan  sisanya  sebesar 62,6% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti oleh peneliti.
Hasil  pengujian  hipotesis  pertama  (H1)  yaitu  BOR  IPD  berpengaruh  positif  terhadap LOS ED, artinya semakin tinggi keterisian tempat tidur di rumah sakit dapat berdampak pada semakin lamanya waktu tunggu pasien di ED. Hasil ini sejalan dengan penelitian sebelumnya dari  Morley  et  al,  2018  menunjukan  bahwa  ada  hubungan  antara  lamanya  pasien  di  ED dengan  BOR,  kontributor  utama  waktu  tunggu  di  ED  yang  lama  dikarenakan ketidakmampuan untuk mentransfer pasien ke tempat tidur rawat inap. Asaro et al, 2007 juga menemukan peningkatan tingkat  hunian tempat  tidur  dikaitkan dengan waktu  tunggu  UGD yang lebih lama.  Penelitian lain menyebutkan waktu keluar rawat inap mempengaruih LOS di  ED  (20),  tingkat  hunian  tempat  tidur  rawat  inap  yang  lebih  tinggi  berkorelasi  dengan waktu  tunggu  ED  yang  lebih  lama.(18)  Tingkat  hunian  tempat  tidur  rawat  inap  yang  lebih tinggi berkorelasi dengan waktu tunggu ED yang lebih lama (18)
Hasil  pengujian  hipotesis  kedua  (H2)  yaitu  Discharge  Before  Noon  berpengaruh negatif  dengan  LOS  ED  adalah  tidak  didukung  artinya  tidak  terdapat  pengaruh  yang signifikan  antara  Discharge  Before  Noon  terhadap  LOS  ED.  Sekalipun  proporsi  pasien pulang  sebelum  siang  meningkat,  namun  tidak  berdampak  langung  pada  penurunan  lama tunggu  pasien  di  ED.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  oleh  Kirubarajan  et  al,  2021  bahwa jumlah  pemulangan  pasien  pagi  hari  tidak  secara  signifikan  berhubungan  dengan  LOS  ED. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  meningkatkan  jumlah  pemulangan  pagi  saja  tidak  dapat menurunkan Length of Stay di ED secara substansial, tetapi penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menentukan efektivitas intervensi spesifik.
Hasil pengujian hipotesis ketiga (H3) yaitu ED Conversion to IPD berpengaruh positif terhadap  LOS  ED,  artinya  semakin  banyak  pasien  ED  yang  rujuk  ke  rawat  inap  akan berdampak  pada  semakin  lamanya  waktu  tunggu  pasien  di  ED.  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian dari Keogh et  al, 2018 bahwa proporsi pasien dari ED yang masuk ke rawat inap
(ED conversion) adalah faktor penting yang menentukan waktu tunggu pasien di ED. Hal ini didukung  dengan  penelitian  lain  dari  Keogh,  et  al  2018  bahwa  pasien  keluar  dari  ED  yang rujuk ke rawat inap membutuhkan waktu lebih lama di ED dibandingkan pasien yang keluar ED tanpa rawat inap.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  Bed  Occupacy  Rate  (BOR) berpengaruh  positif  terhadap  Length  of  Stay  (LOS)  di  Emergency  Department  di  Rumah Sakit X Surabaya artinya semakin tinggi BOR maka semakin lama LOS ED. ED Conversion Rate  berpengaruh  secara  positif  terhadap  Length  of  Stay  (LOS)  di  Emergency  Department Rumah Sakit X Surabaya artinya semakin tinggi ED Conversion to IPD semakin lama LOS ED.  Discharge  before  Noon  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Length  of  Stay (LOS) di Emergency Department Rumah Sakit X Surabaya.

## REFERENSI
Afnan Alnahari, Ashraf A’aqoulah. Influence of demographic factors on prolonged length of stay in an emergency department. PloS one. 2024 Mar 18;19(3):e0298598–8.
Anisya M, Renaldi R, Devis Y, Hartono B, Hastuti M. Analisis Optimilasasi Bed Occupancy Rate.  IKESPNB. 2022 [cited 2024 Apr 10] p.154-165
Asaro PV, Lewis LM, Boxerman SB. The Impact of Input and Output Factors on Emergency Department  Throughput.  Academic  Emergency  Medicine  [Internet].  2007 Mar;14(3):235–42.
Ba-Aoum  M,  Hosseinichimeh  N,  Triantis  KP,  Pasupathy  K,  Sir  M,  Nestler  D.  Statistical analysis  of  factors  influencing  patient  length  of  stay  in  emergency  departments. International  Journal  of  Industrial  Engineering  and  Operations  Management.  2023 Feb 28
Chaou CH, Chiu TF, Yen AMF, Ng CJ, Chen HH. Analyzing Factors Affecting Emergency Department  Length  of  Stay—Using  a  Competing  Risk-accelerated  Failure  Time Model. Medicine [Internet]. 2016 Apr;95(14):e3263
Hosseininejad SM, Aminiahidashti H, Pashaei SM, Goli Khatir I, Montazer SH, Bozorgi F, et al. Determinants of Prolonged Length of Stay in the Emergency Department; a Cross- sectional Study. Emergency (Tehran, Iran) [Internet]. 2017;5(1):e53.
Jung  HM,  Kim  MJ,  Kim  JH,  Park  YS,  Chung  HS,  Chung  SP,  et  al.  The  effect  of overcrowding  in  emergency  departments  on  the  admission  rate  according  to  the emergency triage level. Orueta JF, editor. PLOS ONE. 2021 Feb 17;16(2):e0247042 Keogh B, Culliford D, Guerrero-Ludueña R, Monks T. Exploring emergency department 4- hour  target  performance  and  cancelled  elective  operations:  a  regression  analysis  of routinely  collected  and  openly  reported  NHS  trust  data.  BMJ  Open.  2018 May;8(5):e020296.
Khanna S, Sier D, Boyle J, Zeitz K. Discharge timeliness and its impact on hospital crowding and emergency department flow performance. Emergency Medicine Australasia. 2016 Feb 4;28(2):164–70.
Kirubarajan  A,  Shin  S,  Fralick  M,  Kwan  J,  Lapointe-Shaw  L,  Liu  J,  et  al.  Morning Discharges and Patient Length of Stay in Inpatient General Internal Medicine. Journal of Hospital Medicine [Internet]. 2021 Jun 1 [cited 2024 Mar 28];16(6):333–8.
Liu  Y,  Phillips  M,  Codde  J.  Factors  influencing  patients’  length  of  stay.  Australian  Health Review. 2001;24(2):63
Mahda,  AA.  Pengaruh  Kualitas  Layanan  terhadap  Bed  Occupancy  Rate  Melalui  Kepuasan Pasien. Universitas Jember; 2020
McKenna  P,  Heslin  SM,  Viccellio  P,  Mallon  WK,  Hernandez  C,  Morley  EJ.  Emergency department  and  hospital  crowding:  causes,  consequences,  and  cures.  Clinical  and Experimental Emergency Medicine [Internet]. 2019 Jul 12;6(3):189–95
Menteri  Kesehatan  RI.  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  3  Tahun 2020  Tentang  Klasifikasi  dan  Perizinan  Rumah  Sakit.  Jakarta:  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. 2020. p. 3
Menteri  Kesehatan  RI.  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  47  Tahun 2018  Tentang  Pelayanan  Kegawatdaruratan.  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia; 2018.
Monitor. A&E Delays : Why Did Patients Wait Longer Last Winter? [Internet]. NHS. 2015.
[cited 2024 Apr 15]
Morley  C,  Unwin  M,  Peterson  GM,  Stankovich  J,  Kinsman  L.  Emergency  department crowding:  A  systematic  review  of  causes,  consequences  and  solutions.  Bellolio  F, editor. PLOS ONE [Internet]. 2018 Aug 30;13(8):e0203316
Paling  S,  Lambert  J,  Clouting  J,  González-Esquerré  J,  Auterson  T.  Waiting  Times  in Emergency departments: Exploring the Factors Associated with Longer Patient Waits for Emergency Care in England .